Le PDG de Cognition suggère de remplacer l'évaluation du volume de tokens par l'évaluation de la production réelle.

Selon la surveillance de Beating, Scott Wu, cofondateur et PDG de la startup de programmation IA Cognition, a souligné dans le podcast Founders que la pratique de certaines entreprises qui évaluent les performances des programmeurs en comptant le nombre de tokens AI consommés par les employés est « allée trop loin », et qu’il faudrait plutôt mesurer les performances en fonction des tâches réellement accomplies et des résultats.

Cette tendance, connue sous le nom de tokenmaxxing dans la Silicon Valley, pousse les employés à utiliser massivement et de manière réflexive des outils de programmation IA comme Claude, Codex ou Cursor pour obtenir un avantage sur les tableaux de bord d’utilisation interne de l’IA ou lors des évaluations de performance. Jacob Lauritzen, directeur technique de la startup juridique AI Legora, a également critiqué ce mois-ci dans un podcast que de nombreuses personnes affichent leur consommation de tokens lors des évaluations de performance, ce qui conduit les employés à gonfler leurs chiffres juste pour avoir de belles données, qualifiant cela de méthode d’évaluation stupide.

Andrew Feldman, PDG de Cerebras Systems, un développeur de puces, a déclaré lors de la conférence Bloomberg ce mois-ci qu’offrir des limites de tokens illimitées aux employés était très stupide dès le départ. Feldman a suggéré que les entreprises devraient davantage se concentrer sur le rapport coût-efficacité lors de l’utilisation des outils IA, en utilisant des modèles open source peu coûteux plutôt que d’abuser des modèles propriétaires haut de gamme pour des tâches ordinaires.